深度学习（Deep Learning）与自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的两个重要分支。本教程将为您介绍这两个领域的基本概念、常用算法和应用场景。
基本概念
深度学习是一种模拟人脑神经网络结构和功能的计算模型，通过多层神经网络对数据进行特征提取和学习。
自然语言处理是计算机科学、人工智能和语言学等领域交叉的学科，旨在让计算机能够理解、解释和生成人类语言。
常用算法
- 神经网络（Neural Networks）：包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
- 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）：用于文本分类和情感分析等任务。
- 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models，HMM）：用于语音识别和机器翻译等任务。
应用场景
- 语音识别：将语音信号转换为文本信息。
- 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
- 情感分析：分析文本中的情感倾向。
- 文本分类：将文本数据分类到预定义的类别中。
扩展阅读
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